客户案例

本项目基于调控云平台开展，对保供电监测应用进行改造，以实现省级负荷监测预警的实时全面感知、省内外保供能力资源的在线分析、基于优化调度的供用电负荷预测、电力电量供需平衡分析决策指挥、数据集成与标准化服务封装以及专题可视化综合分析等目标，提升电力系统的保供能力和运行管理水平。电网监控：实时接入电网数据，展示运行信息，分析保供能力。监视电源、电网设备状态，实现全方位把控。能源分析：分析水能与火电资源，聚

通过系统深度剖析用户历史用电数据及各类影响因素，构建高精度负荷预测模型，并以此为基础搭建低电压提前感知与预警系统，实时监控电网运行，在低电压问题出现前精准预警并提供解决方案，确保用户正常用电。知识库整合业务知识，助力用户快速检索、定位及分析业务；配网全景感知实现对配网数据的全面掌握，聚焦关键节点，提前排查故障、分析影响并告警，消除隐患；虚拟调度员利用自然语言接入应急指挥流程，协调各部门工作，由模型

随着风电、光伏等新能源装机规模扩大，其在电力供应结构中占比提升，输出功率增长。为加强新能源消纳管理，国家能源局出台相关管理办法，对新能源场站运行效能和消纳水平提出更高要求。在此背景下，传统电力系统单向调节模式难以适应新能源高占比带来的波动性与不确定性，建设基于深度学习的源荷功率负荷预测平台成为关键。新能源预测评估：构建短期及超短期预测体系，以分段预测为框架，整合气象数据，优化预测模型，实现高精度预

电网故障后，需尽快调整电网开关状态以保障用户的安全可靠持续供电，上级电网故障可能导致大范围馈线停电，需快速采取主配网协同恢复措施。电网的分层分区特性使业务目标在不同层级不同区域内量化表征存在差异，需要智能体多层级多区域高效协同。部署中心式学习分布式执行的多智能体强化学习算法，实现随机故障后负荷转供策略从15分钟级降低到1分钟以内。创新性的将多智能体强化学习引入到城市电网负荷转供领域中；融合领域知识